1. Reporte Avance Individual Redes Neuronales.
En este periodo de avance parcial, me di a la tarea junto con mi compañera Carmen de
implementar la red neuronal base que usaremos en el desarrollo de nuestro proyecto.
La red fue construida en 4 partes, siendo yo quien implementó la fase 1 y la 3.
Primeramente me encargué de establecer los fundamentos para el desarrollo de la red
neuronal, apoyándome con el libro de Redes Neuronales, las presentaciones de la Dra.
Schaeffer y el video explicativo.
En la fase 1, fue la base y consiste en la obtención de la sumatoria de productos de
entradas vs pesos, y la comparación de ésta con el valor del umbral para saber si la
salida es 0 ó 1. Pide también al usuario una salida esperada que compara con la
obtenida por la fórmula, si éstas son diferentes, crea un nuevo vector de pesos con la
fórmula del aprendizaje.
Esta primera fase fue sencilla y quizás un poco tediosilla debido a que el usuario tenía
que escribir manualmente las entradas (10 en total), pero lo hice con el objetivo de
probar el funcionamiento, la utilización de las formulas y asegurarme que funcionará lo
de cuándo debería o no ajustar sus pesos para el aprendizaje.
En la fase 3, al haberse implementado las bases de la red en las fases 1 y 2, lo
siguiente que quedaba por hacer era buscar ya no inmiscuir al usuario dentro de la
ejecución de la red neuronal sino que“todo” se realizará de forma “automática” por lo
que en la fase 3 la salida esperada ya no es decidida por el usuario sino que es
decidida por el mismo programa, y siguiendo la misma filosofía que dependiendo de la
comparación de la salida esperada con la salida obtenida, decide si realiza o no el
ajuste en los pesos.
Ahora, en cuanto al apartado de las interfaces de entrada y salida, apoyé diseñando un
modelo de procesamiento en el que convirtiera las imágenes de las huellas digitales de
nuestra base de datos en una combinación binaria que después pudiéramos usar como
entradas para alimentar nuestra red neuronal.
Propuse el uso de un software llamado Leaves Recognition para observar el
comportamiento de dicho proceso de procesamiento – entrenamiento – reconocimiento
de patrones con una red neuronal ya hecha para así tratar de nosotros acoplar o
complementar la nuestra

2. En cuanto a problemas presentados, se dio el caso que no pude instalar numpy para
el manejo de vectores, asunto que solucionaré para la siguiente entrega.
De igual forma profundizaré en el estudio de la manipulación y creación de neuronas
como objetos para así poder hacer una mejor clasificación y entrenamiento de las
mismas ya que el que implementamos es muy básico.
Por último, adjunto las evidencias de las fases de la red que desarrollé.
Fase1:

3. Fase3:
Ligas al código de cada una de las fases (1 y 3):
Fase1:http://pastebin.com/Lb9C24kZ
Fase3:http://pastebin.com/4t1P0DnR